La aplicación de algoritmos de IA en la personalización del aprendizaje y su efecto en la motivación estudiantil

Martha Liliana Vaca Montenegro; Cecilia Tamara Sosa Farías; Cristian Giovanny Narváez Córdova; Edison Xavier Revelo Morales; Isabel Narcisa Cruz Sánchez; Dayana Mishell Catucuamba Avila

doi:10.70625/rlce/514

Autores/as

Martha Liliana Vaca Montenegro Universidad Técnica del Norte Autor/a https://orcid.org/0000-0003-2211-0705
Cecilia Tamara Sosa Farías Ministerio de Educación, Deporte y Cultura Autor/a
Cristian Giovanny Narváez Córdova Instituto Superior Universitario Cotacachi Autor/a https://orcid.org/0009-0003-7412-4540
Edison Xavier Revelo Morales Independiente Autor/a https://orcid.org/0009-0003-6320-4123
Isabel Narcisa Cruz Sánchez Ministerio de Educación, Deporte y Cultura Autor/a
Dayana Mishell Catucuamba Avila Pontificia Universidad Católica del Ecuador Autor/a

DOI:

https://doi.org/10.70625/rlce/514

Palabras clave:

Inteligencia artificial, Personalización del aprendizaje, Motivación estudiantil, Educación superior, Algoritmos adaptativos

Resumen

El presente artículo analiza la aplicación de algoritmos de inteligencia artificial (IA) en la personalización del aprendizaje y su efecto en la motivación estudiantil en el contexto de la educación superior. Ante la necesidad de atender la diversidad de estilos, ritmos y necesidades de aprendizaje, la IA se presenta como una herramienta innovadora capaz de adaptar contenidos, actividades y retroalimentación a las características individuales de los estudiantes. La investigación se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo, con un diseño no experimental y un alcance descriptivo-correlacional, aplicándose un cuestionario estructurado a una muestra de 120 estudiantes universitarios que utilizan plataformas educativas basadas en algoritmos de IA, los resultados evidencian niveles altos de percepción de personalización del aprendizaje, así como niveles moderados a altos de motivación intrínseca, y bajos niveles de desmotivación; el análisis correlacional mostró una relación positiva y estadísticamente significativa entre la personalización del aprendizaje mediada por IA y la motivación estudiantil, destacándose la adaptación de contenidos y la retroalimentación automatizada como dimensiones clave. Se identificó un efecto favorable de la personalización sobre la autorregulación del aprendizaje. Se concluye que la integración pedagógica y ética de algoritmos de IA en la educación superior contribuye a fortalecer la motivación estudiantil y a promover experiencias de aprendizaje más significativas y centradas en el estudiante.

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